Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.
수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이차변수로 적용하여 공간 분포 해석을 실시하였으며, 기존의 역거리법과 단순 크리깅 기법에 의한 분석결과와 비교하였다. 구축한 강우량 자료간의 상관성을 조사한 결과, 일강우량은 당 해의 월평균 강우량 및 전체 자료기간의 월평균 강우량 자료와 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났으며, 이 자료들을 Co-kriging 기법에 적용한 결과, 강우 공간 분포의 해석 정확도가 향상되었으며, 향후 다른 기상 상관 인자를 적용함으로서 강우량을 비롯한 수문인자의 공간 분포해석상 문제가 되는 불확실성을 줄일 수 있을 것이다.
산악지역을 지나가는 도로계획의 경우 그 특성상 절토 및 터널구간을 시공하게 되고, 겨울철에는 일정 구간에 일조가 적게 나타나고 음영이 오래 지속되어 결빙구간이 발생함으로써 교통안전에 주의되고 있다. 본 연구는 GIS를 이용하여 도로의 노선계획시 예상되는 일조영향을 평가하고 예상되는 노면결빙구간을 추출하여 도로 안정성 확보에 대안을 제시하고자 한다. 동해고속도로중 약 290구간을 선정하여 설계도면 자료의 수치 변환을 통하여 3차원 지형표면을 생성한 후 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 3차원 도로 모델링을 생성하였다. 동지시 태양의 궤적에 따른 도로 노면상의 음영시간을20분 간격으로 설정하여 일조영향지역을 시각화하고 이음영지역들을 수동 벡터라이징하여 폴리곤화하였다. 이 음영구간의 도형 및 속성자료를 지오데이터베이스로 구축하고 GIS의 공간분석중 중첩기능을 이용하여 결빙예상구간을 추출하였다. 또한 온도, 강수량, 적설량 및 습도 등의 동절기 기상자료를 함께 분석하여 노면결빙위험 구간을 보다 효과적으로 파악함으로써 기본설계시 반영하는 사전 안정성 평가의 대안으로 사용할 수 있을 것이다.
본(本) 연구(硏究)는 유한요소법(有限要素法)(FEM)을 이용(利用)하여 2차원(次元) 지하수(地下水) 흐름모형(模型)을 확립(確立)한 것으로 지하수계(地下水界)에서의 오염물질이동(汚染物質移動)에 관한 종합적(綜合的)인 동적(動的)시스템 모형(模型)을 개발(開發)하는 연구(硏究)의 첫 단계(段階)이다. 이 흐름모형(模型)은 보다 많은 실재문제(實在問題)를 다를 수 있는 융통성(融通性)과 유연성(柔軟性)을 가지도록 하고 있다. 시간(時間)의 함수(函數)로 나타나는 Sources/Sinks, Dirichlet 형(形)의 경계조건(境界條件), Neumann 형(形) 혹은 Cauchy 형(形)의 유동(流動) 경계조건(境界條件), 누수성피압상(漏水性被壓床) (leaky confining beds) 등(等)의 조건(條件)을 가진 지하수(地下水)흐름을 모의발생(模擬發生 수 있으며, 또 복잡(複雜)한 경계조건(境界條件)을 잘 나타내기 위하여 삼각형요소(三角形要素)와 사각형요소(四角形要素)를 혼합(混合)하여 쓸 수 있는 지하수(地下水)흐름 FEM 모형(模型)을 확립(確立)한 것이다.
낙동강 하구의 지형변화 메커니즘을 파악하는 것은 하구의 관리방안과 처리방법 연구에 매우 중요하다. 본 연구에서는 낙동강 하구의 지형변화에 관여하는 강우, 하천유량, 유사량과 같은 육역으로부터 영향과 조석, 조류, 파랑, 표층퇴적물 등과 같은 해역으로부터의 영향을 조사 분석하였다. 분석된 자료에 근거하여 지형변화 실험을 수행하고, 지형변화와 외력조건별 기여도를 분석하였다. 수치실험 결과 지형변화는 하굿둑 방류 영향을 직접적으로 받는 수로부를 중심으로 침식이, 간접 영향권인 간석지를 중심으로 퇴적이 우세하게 나타났다. 수로부를 따라 이동되는 퇴적물이 파랑에 의해 분급, 배분되면서 울타리선 전면부에는 퇴적이 우세하였다. 지형변화 실험결과인 퇴적 우세현상과 비교하여, 외력조건별로 침식의 기여도가 크게 나타나고 있으나 각 외력조건의 복합적인 영향은 퇴적이 우세하게 나타나고 있다. 따라서, 낙동강 하구의 지형변화는 여러 복합적인 외력인자의 결과로 판단된다. 또한, 각 외력조건별 영향은 구역별로 상이한 기여도를 보이므로 하구관리방안 수립시 이러한 결과를 고려해야 하고, 반드시 복합적인 상호작용의 결과로 이해하고 있어야 할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 이탈리안 라이그라스의 수량예측모형을 구축하고, 지리정보시스템을 이용하여 재배지역의 예측건물수량을 맵핑하는 것이다. 본 연구를 수행하기 위해 첫째, 풀사료 자료를 수집하였고, 둘째, 빅 데이터인 기상정보는 기상청(KMA)으로부터 재배지와 연도를 기준으로 수집하였다. 셋째, 수량에 영향을 미치는 기상 레이어는 지리정보시스템을 사용하여 생성하였다. 넷째, 수량예측방정식은 기상레이어를 계산하기 위해 추정하였다. 마지막으로 수량예측모형은 적합도와 예측력 면에서 평가하였다. 그 결과, 모형 적합도(R2)은 재배지에 따라 27%부터 95%까지 나타났다. 수원의 경우(지역 중 가장 큰 표본, n=321), 모형은 DMY = 158.63AGD -8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24(DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days)이었다. 수원의 평균 DMY(9,790kg/ha)에 대해 수량예측모형은 $9,790{\pm}120$(kg/ha)로 예측하였다. 이러한 결과는 지리정보시스템에 의해 기상레이어를 누적하여 지도 위에 생성하였다. 이탈리안 라이그라스 수량은 제주를 제외하면 해안보다 내륙에서 높게 나타났다. 이탈리안 라이그라스는 약한 내한성 때문에 산지가 많은 북동부에서는 분포가 나타나지 않았다. 본 연구에서 비록 제한된 재배지에서 수량예측모형을 구축하고 맵핑하였지만, 우리나라의 기상정보를 적용하면 전국으로 확대가 가능할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 다중 기후모델에 의한 미래 기후자료를 기반으로 SWAT-K 유역모형을 적용하여, 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수자원 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 9개의 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2010~2099년)에 대한 SWAT-K 모형의 기상자료로 적용하였다. 과거(1992~2013년) 및 미래기간에 대한 연도별 수문변화를 분석한 결과 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 모두 증가하는 추세로 나타났다. 과거기간에 비해 유출량의 변화가 가장 크게 나타났으며(최대 50% 증가), 증발산량은 상대적으로 작게 나타났다(최대 11% 증가). 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가에 따라 유출량과 함양량도 크게 증가하는 반면, 동일기간에 대한 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다. 1월과 12월은 반대의 경향이 나타났다. 미래의 물수지 변화를 분석한 결과 강수량 대비 유출량, 증발산량, 함양량의 비율은 변화가 크지 않으나, 과거와 비교했을 때 RCP 8.5 시나리오에서 유출량 비율은 최대 4.3% 증가하는 반면, 증발산량 비율은 최대 3.5% 감소하는 것으로 나타났다. 기존의 타 연구와 본 연구에서 도출한 결과를 종합해 볼 때, 현재 제시되고 있는 기후변화 시나리오 가정 하에서는 미래로 갈수록 점차 강수량과 유출량이 증가할 것이고 특히 여름철 강수량 및 유출량의 증가가 예상된다. 이로 인해 제주도 지역의 함양량도 함께 증가할 것으로 판단할 수 있다. 다만, 본 연구는 장기적인 측면에서 자연적인 기후변화로 인한 영향을 분석한 것이며, 추가적으로 단기적인 수재해 대응을 위한 홍수와 가뭄관리, 인위적인 용수 수급 관리 등에 대한 종합적인 분석을 통해 제주도 수자원의 지속가능한 이용을 위한 대응방안이 필요하다고 판단된다.
우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$과 $1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Clark의 도달시간-집수면적도륵 이용한 유역추적법에 적용되는 등시간도 작성에 있어 GIS기법을 적용하기 위해 포형자료의 공간 모형화를 수행한 것이다. 기존의 수 작업으로 수행했던 하천종단법 및 Clark-kict법, Laurenson법, SCS법 등의 작업을 일관성 및 재현성을 높일 수 있고, GIS기법이 적용 가능하도록 다음과 같이 공간 모형화를 수행하였다. 하천종단법 및 Clark-kict법은 벡터형태의 실제 하천망도 만을 이용하여 실제 하천망도의 흐름방향과 하천망도기 꼭지점을 점사상 커버리지로 변환하고, 이를 주워진 임의의 두 점 사이의 거리를 흐름방향으로 추적하여 거리를 측정할 수 있는 ARC/INFO의 Route_System을 이용하여 작성할 수 있는 방법을 제시하였다. Laurenson법은 벡터형태의 실제 하천망을 정방형격자의 고도행렬로 표현되는 DEM자료에 위치시켜 실제 하천망을 DEM자료에 정의한 Bum DEM(Equivalent DEM)로부터 유역의 흐름방향과 원본 DEM자료의 경사를 래스터(Raster)기반으로 모형화하였다. S.C.S방법은 토지이용조건과 유속을 경사의 함수로 표시한 공식을 적용할 수 있도록 래스터기반으로 모형화하여 적용하였다. 본 연구에서 제시한 공간 모형화 방법별로 등시간도를 작성하고, HEC-1모형을 이용한 모의 유출수문곡선과 실측 수문곡선를 비교하여 그 적합성을 평가하였다. 평가결과 유역의 토지이용조건과 경사를 고려한 SCS방법이 타 방법에 비하여 비교적 합당함을 보여주웠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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